Вакансии

- Развивать механики, мета-системы и ивенты в играх жанров Word, Block и Sort Puzzle; изучать рынок и находить возможности для роста продуктов.

• Creating, pitching, and prototyping gameplay ideas for core combat and moment-to-moment mechanics and systems, combat characters, their feel, behavior, abilities, and encounters in various settings.

Location: Москва Workplace: гибкий Мы — группа мультимодальных контентных моделей в отделе экспериментальных технологий AI VK. Мы разрабатываем технологии глубокого понимания контента и применяем их для развития рекомендательных систем ВКонтакте. Мы строим модели, которые извлекают содержательные представления из постов, клипов, длинных видео и музыкальных треков, объединяя информацию из текста, изображения, видеоряда, речи и звука. Эти представления используются для поиска похожего контента, построения признаков, классификации и улучшения качества рекомендаций в продуктах VK. Основные направления нашей работы — базовые embedding-модели для представления контента, мультимодальные модели и контентные классификаторы. Мы исследуем современные архитектуры, обучаем собственные модели на больших внутренних датасетах и доводим их до применения в продуктовых рекомендательных системах. Позиция находится на стыке ресёрча и инженерии: от чтения статей, построения датасетов и постановки экспериментов до масштабного обучения, оптимизации инференса и проверки моделей в A/B-тестах. Стек: PyTorch YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM Распределённое обучение и multi-GPU inference Python, C++, Go Задачи Разрабатывать и обучать базовые embedding-модели для текста, изображений, видео, речи, звука и музыки Разрабатывать мультимодальные модели и контентные классификаторы Исследовать архитектуры и методы обучения представлений: metric learning, contrastive learning, self-supervised и supervised learning Строить датасеты и бенчмарки для оценки качества моделей и проводить масштабные экспериментальные исследования Адаптировать модели под задачи retrieval и рекомендательных систем Интегрировать модели в продуктовые механики рекомендаций постов, клипов, видео и музыки Оптимизировать и масштабировать обучение и инференс моделей Деплоить модели и сопровождать их в продакшене: проводить A/B-тесты, анализировать метрики и мониторить качество Постоянно разбирать свежие статьи и идеи из индустрии и академической среды, воспроизводить перспективные подходы и проверять их на наших задачах Настраивать пайплайны сбора и разметки данных, работать с асессорами и синтетическими данными: проектировать инструкции, контролировать качество и проводить калибровки Требования Опыт разработки, обучения и внедрения DL-моделей Уверенное знание теории машинного и глубокого обучения Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Умение проектировать корректные эксперименты, выбирать метрики и интерпретировать результаты Навык написания чистого и поддерживаемого кода, понимание принципов проектирования ПО Владение современными практиками совместной разработки с кодовыми агентами: умение эффективно декомпозировать задачи для агентных инструментов, контролировать и ревьюить сгенерированный код Умение самостоятельно разбираться в новых предметных областях, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Готовность работать как с исследовательской частью задачи, так и с её инженерной реализацией Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе Опыт работы с embedding-моделями, metric learning, contrastive learning или representation learning Опыт работы с мультимодальными моделями, VLM, audio-language моделями, video encoders или foundation-моделями Опыт обучения моделей для аудио, музыки, речи, изображений или видео Опыт self-supervised learning и обучения на больших слабоструктурированных датасетах Опыт распределённого обучения на нескольких GPU или нескольких узлах Опыт оптимизации DL-моделей: профилирование, квантизация, дистилляция, уменьшение размерности представлений Опыт построения больших датасетов и систематических бенчмарков для ML-моделей Публикации на профильных ML-конференциях или сильный исследовательский бэкграунд

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем ML-специалиста, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область - реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Разрабатывать и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе Проводить AБ эксперименты с моделями в высоконагруженной системе Оптимизировать производительность существующих алгоритмов Требования Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание алгоритмов и структур данных Уверенное владение SQL Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Москва Workplace: Офисный Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать. Мы строим LLM-команду, ищем людей с опытом алаймента, RAG-сценариями, ресёрч-бэкграундом в RL, умеющих рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы. Позиция на стыке ресёрча и инженерии. У нашего отдела есть огромный накопленный опыт обучения и релизов Frontier мультимодальных моделей, VLM/MMLM. Стек: YT (YTsaurus), YQL NVIDIA Triton Inference Server, TensorRT, vLLM PyTorch, verl Python, C++, Go Задачи Разработка новых и улучшение существующих RAG-сценариев Оценка качества моделей и интеграция в продуктовые механики Деплой и оптимизация инференса моделей Сопровождение релизов: A/B-тесты, мониторинг Постоянный разбор свежих статей и идей в индустрии Настройка пайплайнов разметки, работа с асессорами и синтой: инструкция, контроль качества, калибровки Требования Опыт внедрения и сопровождения DL-моделей в продакшен Уверенное знание теории DL, алгоритмов и структур данных, линейной алгебры, теории вероятности и статистики Навык написания чистого кода, глубокое понимание принципов проектирования (SOLID, coupling & cohesion, etc...) Умение рассуждать, быстро ставить эксперименты и проверять гипотезы Открытость, ответственность, самостоятельность и проактивность Будет плюсом Опыт в построении поисковых или рекомендательных систем в индустриальном масштабе, бэкграунд разработки или кванты Публикации в научной среде Опыт профилирования DL-моделей, квантизация, дистилляция Опыт работы с распределённым обучением Опыт алаймента LLM, SFT, DPO/RLHF/GRPO, scaling laws, работа с агентами, синтетическими данными

Location: Москва Workplace: гибкий VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем руководителя в команду вертикалей рекламы, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения. Что предлагаем: Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно Интересную предметную область — реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм Задачи Руководить командой: наём, развитие, performance review Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды Повышать эффективность рекламы при помощи ML-алгоритмов Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме Требования Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет Опыт развития команды, проведения code review Практический опыт разработки на Java, Python или C++ Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей Знание алгоритмов и структур данных Будет плюсом Опыт разработки рекомендательных систем Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный VK с самого основания соцсети стала точкой сближения пользователей друг с другом, а авторов — с их аудиторией. Здесь рождаются локальные мемы и вырастают известные на всю платформу блогеры; здесь можно делиться творчеством на многомиллионную аудиторию и не оставаться незамеченным благодаря умным алгоритмам рекомендаций. Наша команда развивает ML-механики авторов: помогаем пользователям находить действительно интересный контент, а авторам — быстрее набирать охваты и стабильно расти на платформе. Мы работаем на стыке хайлоадного бэкенда и продуктовых экспериментов: строим и улучшаем пайплайны данных, разрабатываем модели подбора релевантного контента и ранжирования, запускаем A/B‑эксперименты и доводим решения до стабильного продакшен-рантайма. Мы ищем ML‑разработчика, который вместе с нами будет развивать механики роста авторов и создавать новые модели подбора заинтересованной аудитории под конкретных авторов и их контент — от формулировки гипотез и обучения моделей до внедрения и измеримого влияния на ключевые метрики продукта. Задачи Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК Требования Знание классических алгоритмов и принципов ML Понимание основных принципов работы рекомендательных систем Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования Уверенное владение Python/Java и SQL Открытость, самостоятельность, проактивность

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы развиваем Managed Databases — платформу управляемых баз данных в One Cloud. Команда SQL & Search отвечает за PostgreSQL, MySQL, OpenSearch и Qdrant: проектирует новые возможности сервиса, автоматизирует работу с кластерами и делает их эксплуатацию надёжнее и понятнее. Основное направление этой роли — PostgreSQL: на него приходится около 70–80% задач. Предстоит развивать жизненный цикл 1500+ кластеров: мажорные обновления, бэкапы и восстановление, автоматическое предотвращение аварийных состояний и аналитику производительности. Ищем сильного Java/backend-разработчика с пониманием распределённых систем. Опыт с инфраструктурой и базами данных приветствуется, но не является жёстким требованием: важнее умение быстро погружаться в новую предметную область, разбираться в сложных системах и доводить изменения до production. Наш стек: Java 21 → 25, Spring Boot, PostgreSQL, MySQL, OpenSearch, Qdrant, Temporal, S3, Kafka, Redis, ClickHouse, микросервисная архитектура. Задачи Проектировать и разрабатывать на Java компоненты платформы управляемых баз данных Реализовать мажорные обновления PostgreSQL и развивать поддержку новых версий Переработать бэкапы и восстановление PostgreSQL, снизить нагрузку на master и обеспечить устойчивость кластеров к сбоям S3 Развивать автоматическую замену отказавших узлов и автоскейлинг до возникновения инцидента Создавать инструменты диагностики и аналитики производительности PostgreSQL: помогать пользователям находить медленные запросы, проблемные настройки и причины деградации Повышать надёжность и скорость операций управления кластерами, пользователями, базами данных и расширениями Участвовать в on-call, поддержке production и разборе инцидентов По мере необходимости развивать OpenSearch, Qdrant и MySQL Требования Уверенный опыт разработки backend-сервисов на Java Понимание принципов работы распределённых систем и способов обработки частичных сбоев Умение проектировать отказоустойчивые изменения, учитывать идемпотентность, повторные попытки и конкурентное выполнение операций Способность диагностировать сложные проблемы и находить их первопричины Готовность участвовать в архитектурных обсуждениях и аргументировать технические решения Самостоятельность: умение провести задачу от исследования и проектирования до запуска и поддержки в production Интерес к устройству баз данных и готовность глубоко погружаться в их внутреннюю механику Будет плюсом Опыт работы с PostgreSQL и понимание репликации, WAL, бэкапов, восстановления или обновления версий Опыт разработки инфраструктурных платформ, DBaaS или систем управления кластерами Практический опыт работы с S3-совместимыми объектными хранилищами Знакомство с OpenSearch, Qdrant или MySQL Опыт создания инструментов диагностики производительности и наблюдаемости Опыт эксплуатации высоконагруженных сервисов и участия в разборе production-инцидентов

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий VK Видео Live — это стриминговая часть платформы VK Видео, которая полностью отвечает за прямые эфиры, интерактив и real-time коммуникацию с пользователями. Наша команда создаёт и развивает собственный продукт полного цикла — от запуска трансляций и механик монетизации (донаты, платные подписки, VK Donut) до аналитических кабинетов авторов. Кроме того, мы разрабатываем Live SDK — набор компонентов для встраивания чатов и управления стримами в другие продукты компании, включая крупнейшие интеграции с VK Видео и ВКонтакте. Задачи Продуктовые фичи для зрителей и авторов: Разрабатывать real-time интерактив для зрителей: технологичные чаты с модерацией, тредами и ботами, а также умные системы рекомендаций и уведомлений Создавать инструменты монетизации и удержания: развивать бизнес-логику платформы (управление подписками, каналами и пользовательскими настройками) Запускать новые фичи для авторов контента: проектировать инструменты проведения эфиров, механики рейдов, интерактивные прогнозы и модули глубокой аналитики Сложные инженерные задачи (Core): Проектировать высоконагруженные real-time системы: уходить от классического CRUD в сторону сложной backend-архитектуры Писать сервисы для работы с потоковыми данными и механиками распределения метаданных Оптимизировать сетевое взаимодействие: погружаться в низкоуровневую работу с сетевыми протоколами для минимизации задержек Требования Уверенное знание языка Go и понимание его тонкостей Опыт реализации и проектирования приложений на Go Опыт разработки REST-сервисов и GRPC-сервисов на Go Умение пользоваться отладчиком и профайлерами Go Опыт работы с БД Postgres Опыт работы с NoSQL БД Опыт работы с Kafka или иными брокерами сообщений Уверенное владение Git Уверенный опыт работы с Linux-системами Понимание принципов работы сетей и сетевых протоколов Будет плюсом Понимание и опыт имплементации кодогенераторов Опыт работы с ClickHouse Опыт работы с Centrifugo/WebSockets Опыт работы с K8s Опыт конфигурации GitLab CI Опыт работы с S3 Понимание принципов безопасности информационных систем Понимание принципов отказоустойчивости и масштабируемости информационных систем

Location: Москва Workplace: Офисный Наша команда развивает платформу VK Реклама, объединяющую все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря ей у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества. Сервис оснащён мощными инструментами таргетинга, аналитики, автоматической проверки качества трафика и его оптимизации. Платформа включает в себя партнёрскую рекламную сеть, позволяющую эффективно монетизировать мобильные приложения и сайты всем желающим. Мы ищем продуктового маркетолога в B2B-направление рекламных сервисов VK. Вы будете упаковывать продукты для рынка: готовить презентации и релизы, запускать оферы и промо, вести контент на сайте и собирать смежные команды вокруг продуктовых запусков. Задачи Готовить продуктовые презентации и saleskit-материалы для команды продаж и клиентского сервиса: от структуры и смыслов до финальной реализации Анонсировать продуктовые релизы и обновления: позиционирование, ключевые сообщения, пакет материалов для разных каналов Организовывать рекламные оферы и промокампании: механика, УТП, тайминг, согласование с продуктом и продажами, оценка результата Вести контент продуктовых страниц сайта и сопутствующих материалов: тексты, структура, брифы на дизайн, актуализация после релизов Организовывать мероприятия и участия в отраслевых активностях: клиентские дни, вебинары, конференции Анализировать рынок рекламных технологий, собирать обратную связь и помогать команде продукта формулировать ценность фич для рекламодателей Требования Опыт в продуктовом маркетинге в B2B от четырёх лет (рекламные платформы, digital-сервисы для бизнеса, ИТ-компании) Знание рынка рекламных технологий: форматы, закупка, измерение, логика работы агентств и прямых рекламодателей Знание рынка социальной коммерции и бизнес-инструментов для селлеров является преимуществом Опыт запуска новых продуктов, GTM-планирования и защиты проектов Уверенный навык по работе с презентациями: от работы со смыслами до приземления в дизайн Навык написания и структурирования контента: сайт, one-pager, кейс, спичрайтинг Умение вести кросс-функциональную работу: ставить брифы дизайну и SMM, согласовывать формулировки с PR и продуктом, держать сроки Самостоятельность, проактивность и прозрачность

Location: Москва Workplace: гибкий Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Задачи Экспертный уровень (эскалации и сложные кейсы): Разбор сложных, нестандартных фрод-кейсов, эскалированных с L2 Анализ многоходовых схем мошенничества и скоординированных атак Выявление фрод-сетей (группы аккаунтов, ботов, дроп-фермы) Принятие финальных решений: По блокировкам/разблокировкам, исключениям, массовым санкциям Антифрод-стратегия и улучшение защиты: Проектирование и улучшение антифрод-правил, эвристик, сигналов для ML Формирование требований для автоматизации блокировок: Какие паттерны ловим Какие фичи нужны Какие кейсы автоматизируем Участие в калибровке моделей и правил: Снижение false positive Снижение пропуска фрода Анализ новых типов атак и проработка контрмер Взаимодействие с продуктом и разработкой: Подготовка требований для backend / data / ML-команды Участие в дизайне антифрод-фич: Ограничения на сообщения Антиспам-механики Ограничения на инвайты, ссылки, ботов Участие в post-mortem после фрод-инцидентов Формирование рекомендаций для продуктовых решений с учётом баланса UX vs безопасность Контроль качества и экспертиза: Ревью решений L1/L2 Разработка гайдлайнов, фреймворков принятия решений Обновление антифрод-политик Формирование базы знаний по типам мошенничества Участие в обучении аналитиков младших уровней Метрики и аналитика: Анализ эффективности антифрод-мер: precision / recall; false positive / false negative; impact на бизнес-метрики; SLA Поиск «дыр» в защите Подготовка аналитических отчётов по трендам фрода Требования Опыт в антифроде / trust & safety / risk / abuse-monitoring от 3 лет Практический опыт расследований сложных кейсов: мошенничество, скам, фишинг, боты, спам-сети, финансовые схемы Понимание типовых фрод-сценариев в мессенджерах: social engineering, инвестиционные скамы, romance scam, подмена аккаунтов, дроп-сети, фарм-аккаунтов / боты, фейк-боссы, рассылка ВПО и фишинга Умение работать с большими объёмами данных и логами: SQL на уровне уверенных выборок и агрегаций, базовое понимание событийных логов, трекинга действий пользователей Опыт работы с антифрод-инструментами: rule-based системы; системы скоринга; алерты, флаги, кейс-менеджмент Навыки аналитического мышления и расследований: связывание аккаунтов, устройств, IP, паттернов поведения; выявление скрытых сетей и аномалий Понимание принципов работы ML-моделей: на уровне как формируются фичи, как интерпретировать precision/recall, false positive / false negative) Опыт написания требований для автоматизации и антифрод-правил Умение аргументировать решения : почему бан / почему пропуск / почему менять правило Грамотная письменная коммуникация : документация, кейсы, фидбэк стейкхолдерам продукта Будет плюсом Опыт в финтехе, маркетплейсах, соцсетях или мессенджерах Опыт обучения L1/L2 аналитиков Опыт участия в запуске антифрод-продуктов или ML-моделей Понимание legal & compliance требований (в части антифрода) Опыт A/B-тестирования антифрод-правил Python для ad hoc анализа Опыт работы с графовыми связями (network analysis)

Location: Москва Workplace: гибкий Команда аналитики авторского опыта отвечает за рост и развитие авторов, а также улучшение инструментов для создания контента на площадке ВКонтакте. Наша цель — сделать ВКонтакте контентной платформой первого выбора для авторов: помогать находить релевантную аудиторию, развивать механики роста и создавать удобные инструменты для работы с контентом и общения с аудиторией. Задачи Проводить глубинные исследования поведения авторов Развивать модели роста на платформе Проводить сложные A/B-эксперименты Требования Сильные исследовательские навыки Проактивность Продуктовое мышление Интерес к развитию платформы

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Департамент социальных проектов VK реализует социальную стратегию компании. Мы используем собственные технологии и опыт создания IT-продуктов для поддержки и развития общественных и благотворительных активностей в России и мире. Задачи Чем предстоит заниматься: Анализировать поведение и жизненный цикл SMB на платформе Исследовать эффективность инструментов продвижения и платной дистрибуции контента Строить продуктовые воронки, находить точки роста и барьеры для бизнеса на платформе Предлагать и валидировать гипотезы вместе с продактами и разработкой Участвовать в запуске и анализе A/B-тестов новых сценариев продвижения Развивать систему метрик для оценки роста бизнеса, вовлечённости и монетизации Автоматизировать отчётность: строить дашборды, мониторинги и алерты Участвовать в развитии новых monetization/growth-механик для бизнеса Требования Мы рассчитываем, что вы: Имеете опыт работы в продуктовой или финансовой аналитике Хорошо разбираетесь в статистике Отлично знаете SQL и Python, в том числе за пределами стандартного аналитического стека Умеете применять методы машинного обучения и имеете опыт в анализе временных рядов (как преимущество)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим новый рынок социальной коммерции в России. Не «делаем интеграции у блогеров». Не «ведём рекламные кампании». Мы меняем саму механику того, как люди покупают в социальных сетях, как авторы монетизируют влияние, а бренды и ретейлеры получают продажи через контент. Мы развиваем внутри VK бизнес на стыке social, commerce, creator economy и performance-маркетинга. Мы строим блогерское агентство нового типа по азиатской MCN-модели, где ретейлеры и бренды платят за продажи и реальный результат. Мы ищем менеджера проектов, который будет вести комплексные проекты в сложной кросс-функциональной среде: синхронизировать команды с разными интересами, держать общий фокус, разруливать неопределённость и поддерживать рабочий темп. Наша задача — не просто придумать красивую концепцию социальной коммерции, а проверить её в реальных запусках, понять, что действительно нужно рынку, какие механики работают, как устроена экономика проектов и как из этого собрать продукт, который можно масштабировать. Задачи Вести сложные проекты внутри social commerce, координировать работу разных команд: технических, продуктовых, коммерческих, операционных и авторских; синхронизировать участников, снимать блокеры, держать сроки, договорённости и общий фокус на результате Формировать и развивать базу перспективных авторов с сильным коммерческим потенциалом: анализировать контент, аудиторию, нишу, вовлечённость и возможность монетизации. Участвовать в разработке стратегий продюсирования блогеров: как растить, упаковывать и усиливать их как медиа- и коммерческие проекты. Подбирать авторов под задачи брендов и ретейлеров: продукт, аудиторию, категорию, формат и ожидаемый результат Помогать упаковывать коммерческий продукт для брендов и ретейлеров: механики, кейсы, аргументацию ценности, логику повторных запусков, превращать отдельные проекты в системный продукт Требования У тебя сильный академический или профессиональный трек: нам важны интеллект, скорость мышления, зрелость и уровень амбиций Ты умеешь вести сложные проекты с большим количеством участников и объединять их вокруг общей цели; уверенно работаешь в условиях неопределённости и многозадачности У тебя сильное структурное мышление: ты умеешь раскладывать хаос на понятные блоки, видеть узкие места и находить решения. Ты уверенно работаешь в Excel и принимаешь решения на основе данных Эта роль для тех, кому мало просто «вести задачи». Нам нужен человек, который умеет собирать сложные проекты из множества частей, объединять команды, двигать продукт вперёд и видеть, как из отдельных запусков рождается новая бизнес-модель. Здесь важно не просто координировать процессы, а помогать строить продукт, который действительно нужен рынку — и который можно масштабировать внутри большой экосистемы VK.

Location: Москва Workplace: гибкий Ищем Senior Product Manager на одну из ключевых продуктовых зон VK Видео — опыт просмотра видеоклипов на вебе и мобильном вебе. Здесь решается, превратится ли открытый ролик в содержательный просмотр, продолжится ли сессия и захочет ли пользователь возвращаться в сервис. Задача роли — сделать этот опыт лучшим на рынке, объединяя сильный UX, рекомендации и новые сценарии смотрения. Задачи Взять полную продуктовую ответственность за опыт просмотра видео и клипов на вебе и мобильном вебе: сформировать видение, стратегию и roadmap направления, определить ключевые точки роста и вести команду к измеримому результату Развивать весь пользовательский путь от первого содержательного просмотра до продолжения сессии и возвращения к контенту. Улучшать базовые сценарии: страницу просмотра и плеер, карточки видео и автора, подписки и прочее. И запускать новые: личную библиотеку, механики на пересечении длинных видео, клипов и социального графа VK, например совместный просмотр и обсуждение с друзьями Отвечать за ключевые метрики воронки: конверсию в содержательный просмотр, глубину сессии, количество просмотренных видео и возвращаемость пользователей. Декомпозировать изменения в метриках, находить их причины и определять наиболее сильные рычаги роста Развивать UX и рекомендации как единую продуктовую систему. Вместе с командой рекомендаций формулировать гипотезы о пользовательских сигналах, ранжировании и интерфейсе, проводить эксперименты и понимать, за счёт чего получен эффект Требования Сильный опыт работы со сложным UX либо с массовыми B2C-продуктами, где пользовательский опыт был одним из главных рычагов роста Умение находить причины за изменениями метрик, сочетать продуктовую аналитику, A/B-эксперименты и качественные исследования Понимание принципов работы рекомендательных систем: роль пользовательских сигналов, ранжирования и обратной связи, а также то, как интерфейс влияет на качество рекомендаций. Практический опыт развития рекомендательных или других ML-продуктов будет преимуществом Способность сформировать продуктовую стратегию, аргументировать приоритеты и вести к результату кросс-функциональную команду Внимательность к деталям пользовательского опыта, но также умение отделять действительно важное от косметических улучшений. Не копирование решения конкурентов автоматически, а подход с пониманием, какую пользовательскую задачу они решают и можно ли решить её лучше

Location: Москва Workplace: гибкий Команда народности занимается поиском и масштабированием сценариев, которые побуждают пользователей взаимодействовать друг с другом. В основе лежит связка маркетинговых инфоповодов и продуктовых механик социальной сети: от подарков и UGC до обсуждений и социальных активностей. Задача команды — находить работающие форматы и превращать их в регулярный источник социальных взаимодействий внутри платформы. Задачи Отвечать за достижение продуктовых метрик: удержание пользователей, вовлечённость, частоту взаимодействий, охват и эффективность маркетинговых активностей Находить точки роста на основе анализа поведения пользователей, исследований и данных Генерировать, приоритизировать и проверять продуктовые гипотезы через эксперименты и A/B-тесты Управлять полным циклом разработки продукта: от исследования проблемы и постановки целей до запуска и анализа результатов Руководить продуктовой командой (аналитики, дизайнеры, разработчики как заказчик и владелец продукта), обеспечивая эффективную постановку задач и достижение результатов Формировать и защищать продуктовый roadmap, управлять бэклогом команды Координировать работу со смежными командами: маркетингом, контентом, ML, аналитикой, монетизацией и другими продуктовыми направлениями Развивать механики социальных взаимодействий между пользователями: коммуникации, контентное потребление, пользовательскую активность и сетевые эффекты Оценивать влияние изменений на ключевые бизнес- и продуктовые показатели, готовить рекомендации для дальнейшего развития продукта Требования Опыт работы продуктовым менеджером от трёх лет Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой Умение самостоятельно вести продуктовый трек от идеи до результата Сильные навыки продуктовой аналитики: работа с метриками, построение гипотез, интерпретация результатов экспериментов, работа с воронками, retention, engagement-метриками Опыт проведения A/B-тестов и принятия решений на основе данных Опыт работы с большими пользовательскими аудиториями (желательно MAU от миллиона пользователей) Умение работать с неопределённостью и самостоятельно находить точки роста продукта Развитые навыки коммуникации и управления стейкхолдерами Будет плюсом Опыт работы в социальных сетях, контентных платформах, коммуникационных сервисах или контентных продуктах Опыт развития механик пользовательского взаимодействия (UGC, комментарии, реакции, подписки, рекомендации, сообщества) Опыт запуска маркетинговых и engagement-механик внутри продукта Опыт работы с рекомендательными системами или ML-продуктами Понимание экономики социальных продуктов и влияния социальных механик на удержание пользователей

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем Senior Product Manager в VK AdBlogger. AdBlogger — продукт для размещения рекламы в сообществах авторов в нескольких форматах: Посевы Авторский заказ Реферальная программа В зону ответственности на этой позиции входит сценарий автора в продукте VK AdBlogger. Задачи Привлечение авторов в продукт за счёт продуктовых механик Оптимизация CJM и работа с воронкой авторов Анализ всего цикла взаимодействия автора с продуктом — от первого касания до стабильных выплат Выявление узких мест, точек оттока и разработка решений для повышения конверсии на ключевых этапах Работа с командой разработки, аналитики, дизайна, маркетинга Требования Опыт работы в роли Product Manager от пяти лет Опыт работы в крупных компаниях Опыт работы в рекламных продуктах будет плюсом Совершенное владение навыками Discovery: знание и опыт использования различных источников гипотез — аналитика, customer interviews, support, sales, количественные исследования, A/B-тесты и другое Уверенная работа с метриками и аналитикой Глубокое понимание причинно-следственных связей Формулирование, приоритизация и валидация гипотез Умение выстраивать процессы в командах (как внутри команды разработки, так и с ключевыми смежниками) Опыт построения и выполнения среднесрочной стратегии продукта

Location: Москва Workplace: гибкий Ищем старшего продуктового менеджера в команду рекламной монетизации VK. В этой роли вы будете отвечать за развитие и эффективность рекламных форматов на ключевых поверхностях ВКонтакте. Зона ответственности охватывает весь продуктовый цикл: от поиска точек роста и формирования гипотез до эксперимента, запуска и масштабирования решения. Это позиция с высокой самостоятельностью и прямым влиянием на рекламную выручку. Предстоит одновременно развивать существующий рекламный инвентарь, запускать новые механики и контролировать влияние рекламы на пользовательский опыт. Задачи Формировать стратегию и roadmap развития рекламных форматов ВКонтакте Самостоятельно находить точки роста рекламной выручки с помощью продуктовой аналитики, исследований, рыночных данных и сигналов от коммерческой команды Развивать систему метрик и инструменты диагностики изменений рекламной выручки Формулировать и приоритизировать продуктовые гипотезы, оценивать их потенциальный эффект и стоимость реализации Проектировать A/B-тесты, определять целевые и контрольные метрики и принимать решения по результатам экспериментов Развивать существующие рекламные места и запускать новые форматы и механики монетизации Работать с несколькими командами разработки, а также с аналитиками, дизайнерами, QA, AdTech и коммерческими подразделениями Управлять кросс-командными зависимостями и договариваться о приоритетах со смежными продуктами Разбираться в причинах изменения ключевых метрик и превращать результаты анализа в конкретный план действий Находить баланс между ростом рекламной выручки, эффективностью рекламы для бизнеса и качеством пользовательского опыта ВКонтакте Требования От пяти лет опыта в Product Management в digital- или IT-продуктах Опыт самостоятельной ответственности за продукт, стрим или крупное продуктовое направление Подтверждённые результаты в росте выручки, P&L, GMV, конверсии, retention или других ключевых бизнес-метрик Опыт формирования продуктовой стратегии и roadmap, а не только реализации готового backlog Сильные аналитические навыки: умение работать с деревом метрик, воронками, сегментацией и факторным анализом Практический опыт проектирования и интерпретации A/B-тестов, включая выбор метрик, оценку минимального детектируемого эффекта и работу с неоднозначными результатами Способность структурировать неопределённость, быстро принимать решения при неполных данных и отвечать за результат Опыт работы с несколькими командами и сложными кросс-командными зависимостями Умение влиять без формальных полномочий и аргументированно работать с техническими, коммерческими и продуктовыми стейкхолдерами Практический подход: готовность самостоятельно погружаться в данные, формулировать проблему и предлагать обоснованные варианты решения Будет плюсом Опыт в AdTech, рекламной монетизации, маркетплейсах, классифайдах, e-commerce, FinTech или performance-продуктах Понимание рекламных метрик и механик: revenue, CPM, CTR, fill rate, show rate, таргетинг, ранжирование и атрибуция Опыт работы с рекламными кабинетами, web-, mobile- или video-инвентарём Практический опыт работы с SQL Опыт запуска ML-продуктов, рекомендательных систем или персонализированных рекламных механик